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受限玻尔兹曼机（RBM）

受限玻尔兹曼机（RBM）

文章目录

  • 受限玻尔兹曼机（RBM）
    • 概念
    • 详细讲解：

概念

  • Restricted Boltzmann machine（RBM），受限玻尔兹曼机。是一种无监督学习算法，是深度神经网络走红之前，常见的一种用于深度概率模型建模的模型。包含一层可观察变量（输入层）和一层潜在变量（隐藏层）。可以用下图表示：
    受限玻尔兹曼机（RBM）_第1张图片
  • 上图中v为可见层，h为隐藏层，两层神经元一般都是二进制数。被叫做受限玻尔兹曼机的原因：层内神经元没有连接，仅仅是可见层和隐藏层之间的连接，所以也是一个二分图模型。

详细讲解：

  • 参考链接：受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine, RBM) - 简书

  • 视频讲解：该课程链接中的第五章

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